[发明专利]一种智能音频辨识系统及辨识方法有效
申请号: | 200710075008.4 | 申请日: | 2007-06-07 |
公开(公告)号: | CN101067930A | 公开(公告)日: | 2007-11-07 |
发明(设计)人: | 徐扬生;覃剑钊;程俊;吴新宇;李崇国 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G10L15/06 | 分类号: | G10L15/06;G10L15/02;G10L19/02 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所 | 代理人: | 王永文 |
地址: | 518067广东省深圳市南山区蛇*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 音频 辨识 系统 方法 | ||
1.一种智能音频辨识方法,包括以下步骤:
A、采集各种样本音频数据,对采集到的样本音频数据进行标注;
B、逐一从所述样本音频数据中提取出反映样本音频数据本质特征的特征向量,其中包括以下步骤:B1、对所述样本音频数据进行预处理,得到训练数据;B2、从训练数据中提取反映训练数据本质特征的特征成分;B3、将所述特征成分进行组合,得到所述特征向量;
C、根据所述特征向量划分样本音频数据所属类别区域,使得划分后的各个不同类别区域中包含尽量多的该类样本的特征向量,建立从特征向量到所属类别之间映射关系的分类器;
D、对待辨识音频数据进行处理,提取待辨识音频数据的特征向量,其中包括以下步骤:D1、对所述待辨识音频数据进行预处理,得到辨识数据;D2、从辨识数据中提取反映辨识数据本质特征的特征成分;D3、将所述特征成分进行组合,得到所述特征向量;
所述步骤B2或D2所述的特征成分包括:音频的中心频率、数个特定频率段内音频的能量特征或多个时段内音频的能量分布特征;
E、将待辨识音频数据的特征向量输入到所述分类器,分类器根据所述待辨识音频数据的特征向量进行判别,得到对该待辨识音频数据的辨识结果;
F、根据所述辨识结果判断有异常声响时,发出报警信号,
其中,所述步骤E包括如下处理:
E1、将待辨识音频数据的特征向量输入到所述分类器,分类器根据待辨识音频数据的特征向量进行判别,得到待辨识音频数据划分到所属类别的分类结果以及拒判指数,所述拒判指数是用来衡量分类结果可信度的参数;
E2、根据拒判指数判断分类结果的可信度,当拒判指数高于预设门限时,判定所述分类结果可信,分类器给出待辨识音频数据所属类别;当拒判指数低于预设门限时,分类器给出待辨识音频数据所属类别的同时,提示该分类结果不可信。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤B3或D3所述的特征向量为音频的中心频率与数个特定频率段内音频能量谱之和的矢量和。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:步骤C所述的所属类别区域根据所述特征向量的数值来划分,并由曲线或曲面来限定。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:所述步骤A包括对采集到的样本音频数据进行辨识,确定并注明该样本音频数据是哪一类声音。
5.一种智能音频辨识系统,其特征在于:包括一用于采集并存储各类样本音频数据的音频数据集、一训练单元、以及辨识单元和一报警单元;所述训练单元用于提取样本音频数据的特征向量,并寻找和建立从样本音频数据特征向量到样本音频数据所属类别之间的映射关系;所述辨识单元用于存放已建立的音频数据特征向量与音频数据所属类别之间映射关系的数据,以及提取待辨识音频数据特征向量,并根据待辨识音频数据的特征向量,给出辨识结果;所述报警单元用于根据所述辨识结果判断有异常声响时,发出报警信号。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于:训练单元包括第一预处理模块、第一特征提取模块以及训练模块,所述预处理模块用于对样本音频数据进行去噪处理,得到训练数据;所述特征提取模块用于从训练数据中提取样本音频数据的特征向量,所述训练模块用于寻找和建立从样本音频数据特征向量到样本音频数据所属类别之间的映射关系。
7.根据权利要求5或6所述的系统,其特征在于:所述辨识单元包括第二预处理模块、第二特征提取模块以及分类器,所述第二预处理模块用于对待辨识音频数据进行去噪处理,得到辨识数据;所述第二特征提取模块用于从辨识数据中提取待辨识音频数据的特征向量,所述分类器用于存放所述训练模块输出的音频数据特征向量与音频数据所属类别之间映射关系的数据,并根据输入的待辨识音频数据的特征向量,输出辨识结果。
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